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GRASP: 图结构金字塔式全切片图像表示
GRASP 是数字病理学中用于处理全幅数字切片图像(WSIs)的一种新型多放大率图结构框架,通过动态模拟病理学家处理 WSIs 的行为、受益于 WSIs 的层次结构以及引入基于收敛的节点聚合机制,表现出优秀的性能,同时具备解释性和稳定性,并
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5 months ago
KDD
通过向量量化互信息最大化实现癌症自动亚型划分
通过提出一种新的聚类方法,我们可以利用基因表达谱划分癌症亚型,提高聚类效果,并与医学分析方法相结合,进一步证明其与患者生存率的高相关性。
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2 years ago
CVPR
通过分层无监督学习将 Vision Transformer 扩展到千兆像素图像
本文提出了一种新的 ViT 架构 (HIPT),它利用自我监督学习来学习高分辨率图像表示,并利用 WSI 固有的分层结构进行分层预训练。通过在 33 种癌症类型上对 10,678 个 gigapixel WSI、408,218 个 4096
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2 years ago
NIPS
基于贝叶斯的多域学习方法应用于下一代测序计数数据中的癌症亚型发现
通过利用基因组规模的高通量技术,包括下一代测序(NGS),精准医学旨在实现个性化预后和治疗。然而,转化 NGS 数据面临几个挑战,其中之一是一个有效的模型。本研究开发了一种 BMDL 模型,通过分层负二项分解,得出基于层次的针对过离散化计数
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6 years ago
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